신경망 설계 주요 신경망 이론과 응용 사례

2판

마틴 헤이건 , 하워드 데무스, 마크 허드슨 빌, 올랜도 헤수스 지음 | 윤성진 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 09월 28일 출간

리뷰 0개 리뷰쓰기

크게보기

매장 재고 · 위치

이 책의 다른 상품 정보

원서/번역서 : [해외]Neural Network Design (2nd Edition) (Paperback)

정가 : 50,000원
판매가 : 45,000원 [10%↓ 5,000원 할인]
통합포인트 :
[기본적립] 2,500원 적립 [5% 적립]
안내

통합포인트 적립 안내

[추가적립] 5만원 이상 구매 시 2천원을 추가 적립해드립니다.

일반상품을 2천원 이상 포함하여 실 결제금액이 5만원 이상 구매 시 적용됩니다.
(* 일반상품 : 잡지/외국도서,음반/DVD,기프트/오피스 상품)

도서정가제에 따라 국내도서/eBook 상품은 일반상품에서 제외 됩니다.

중고장터 주문 건 제외 (온라인/모바일 주문 건에 한하여 적용)

제공되는 혜택은 주문 건 별로 적용 가능, 2개 이상 주문 건을 합산하여 계산하지 않습니다.

[회원혜택] 우수회원의 경우 5만원 이상 구매 시 2~3% 추가 적립해드립니다.

프라임, 플래티넘 고객님의 경우 실 결제 금액이 5만원 이상인 구매 시 적용됩니다.

국내도서 구매 시 추가적립은 도서정가제 범위 내에서 적용됩니다.

잡지/외국도서,음반/DVD,기프트/오피스 상품 구매 시는 추가 적립됩니다.

적립된 포인트는 반품/주문취소 시 단품별 회수, 추가 적립된 통합포인트는 전액 회수 될 수 있습니다.

실 결제금액은 전체 주문/결제 금액 중 할인쿠폰 적용금액 및 통합포인트/마일리지, 교환권 사용금액을 제외한 결제 금액입니다.
[추가적립] 5만원 이상 구매 시 2천원 추가적립 [회원혜택] 우수회원 5만원 이상 구매 시 2~3% 추가적립
추가혜택 :
카드/포인트 안내
신용카드 할인 / 포인트 결제 안내

교보문고&핫트랙스 롯데카드 청구할인

2만원 이상 구매 시 최대 25% 청구할인
(최대 1만원까지 할인)

제휴카드 청구할인

교보문고 KB국민카드 5% 청구할인

교보문고 sam신한카드 2천원 청구할인

제휴 포인트 사용

OK CASHBAG 10원 단위사용
(사용금액 제한없음)

GS&POINT 최대 10만원 사용

더보기+
도서소득공제 안내
도서 소득공제 안내

도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 드림카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우

현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
추가혜택 더보기

이 상품의 이벤트 2건

더보기+

배송비 : 무료 배송비 안내

배송비 안내

국내도서/외국도서

도서만 1만원 이상 구매 시 무료배송
도서+음반/DVD/잡지/만화를 함께 1만원 이상 구매 시 무료배송
※ 1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

음반/DVD/잡지/만화(교보배송)

각각 구매하거나 함께 2만원 이상 구매 시 무료배송
※ 2만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

양서해외주문도서/일서해외주문도서 (교보배송)

각각 구매하거나 함께 1만원 이상 구매 시 무료배송
※ 1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

업체배송 상품(전집,GIFT,등)/중고장터 상품

해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고
(업체별/판매자별 무료배송 기준 다름)

그 외 무료배송 기준

바로드림, eBook 상품을 주문한 경우
프라임/플래티넘회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우

※ 유의사항

도서/음반/DVD 와 해외주문도서를 함께 구매 시 별도로 출고되어 배송비는 각각 부과 (장바구니 기준)
예) 국내도서 7,000원 + 해외주문도서 7,000원을 함께 구매할 경우
배송비는 2,000원 + 2,000원 = 4,000원 부과
(단, 주문/결제에서 한꺼번에 출고 신청 시 배송비 정책에 따라 무료배송)

배송일정 : 서울특별시 종로구 세종대로 기준 지역변경

지금 주문하면 내일(13일,목) 도착 예정 배송일정 안내

바로드림 : 인터넷으로 주문하고 매장에서 직접 수령
안내
바로드림 이용 안내

수령점 선택 후
바로드림 주문

준비완료 알림 시
매장 방문하기

바로드림존에서
주문도서 받기

바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.

잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.

각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

[내가 직접 도서를 찾아, 바로드림존에 가져가기] 바로드림 주문은 모바일에서만 가능합니다.

주문 시 유의사항
정확한 수령 예상 시간은 선택하신 수령점의 영업시간 및 재고 보유 현황에 따라 달라지므로, 주문 전에 꼭 수령 예상 시간을 확인해 주시기 바랍니다.

주문하신 도서가 수령점에 준비되면, SMS 및 카카오 알림톡으로 안내해 드립니다.

상품이 준비 되면 고객님께 SMS를 발송해 드립니다. SMS 발송 전에 수령점에 방문하시면 도서 준비까지 시간이 걸릴 수 있으니 참고하시기 바랍니다.

여러 종의 상품을 함께 주문시, 준비가 가장 오래 걸리는 상품의 수령 가능 시간에 맞춰 모든 도서를 수령하실 수 있습니다. 급히 필요하신 상품은 별도로 주문해 주시기 바랍니다.

바로드림으로 주문한 도서 상태가 좋지 않을 경우 해당 매장에서 연락 드립니다.

주문취소 안내
바로드림 주문 후 20일간 미수령시 자동으로 결제 취소되며, 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환 됩니다.

재고 미보유 상품은 준비하는 과정에서 출판사/유통사 사정으로 인해 품/절판되어 구입이 어려울 수 있습니다. 이 경우에 고객님께 SMS와 전화로 안내드립니다.

사은품 관련 안내
바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다. 이점 유의하여 주시기 바랍니다. (단 이벤트 응모는 가능)

배송일정 안내
출고 예정	도착예정일	비고
1일 이내	2~3일 이내	연휴 및 토.일. 공휴일은 제외
2일 이내	3~4일 이내
3일 이내	4~5일 이내
4일 이내	5~6일 이내

주문수량

장바구니 담기 바로구매

책 그리고 꽃 서비스: 책 그리고 꽃 | 책과 꽃을 함께 선물하세요 자세히보기

바로드림 주문 선물하기 보관함 담기

장바구니 담기 바로구매

이벤트 (2)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

이 책의 이벤트 해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

행사도서 포함 3만원 이상 구매 시, 리드잇 2019 캘린더 선..

2018.12.04 ~ 2019.01.31
#리드잇 페이스북 페이지 팔로우 하시고, 신간소식 빠르게 받아보..

2017.06.22 ~ 2025.07.31

이벤트 (2)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

도서·상품정보 1:1 문의하기

상품상세정보
ISBN	9791161752129(1161752129)
쪽수	920쪽
크기	189 * 236 * 44 mm /1634g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Neural Network Design (2nd Edition)/Martin Hagan

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

신경망 이론 입문서로서 전세계 독자들에게 많은 사랑을 받으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다. 또한 신경망 이론의 수학적 이해에 필요한 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있으며, 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있고, 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해할 수 있게 해준다. 이 책을 통해 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 마틴 헤이건

저자 마틴 헤이건 (Martin T. Hagan)
(캔자스 대학교, 전기 공학 박사)
제어 시스템과 신호 처리 분야에서 35년간 연구와 강의를 해왔으며, 최근 25년간은 신경망을 사용한 제어와 필터링, 예측 분야의 연구에 집중해왔다. 오클라호마 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 학부의 교수이자 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이기도 하다.

저자 : 하워드 데무스

저자 하워드 데무스 (Howard B. Demuth)
(스탠퍼드 대학교, 전기 공학 박사)
23년간 주로 로스 알라모스 국립 연구소에서 세계 최초의 전자 컴퓨터 ‘매니악(MANIAC)’의 설계와 개발에 관여하는 등의 업계 경험을 쌓아왔으며, 15년간의 강의 경력도 갖추고 있다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이면서, 현재는 볼더의 콜로라도대학교에서 신경망을 강의하고 있다.

저자 : 마크 허드슨 빌

저자 마크 허드슨 빌 (Mark Hudson Beale)
(아이다호 대학교, 컴퓨터 과학 학사)
인공지능 알고리즘과 소프트웨어 개발 기술에 집중하고 있는 소프트웨어 공학자다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이며, 아이다호 헤이든에 있는 자신의 회사(MHB)를 통해 관련 컨설팅을 하고 있다.

저자 : 올랜도 헤수스

저자 올랜도 헤수스 (Orlando De Jes?s)
(오클라호마 주립대학교, 전기 공학 박사)
24년간 업계 경험을 통해 베네수엘라 카라카스에 있는 AETI와 텍사스 캐롤턴에 있는 할리버턴사를 거쳐 현재는 텍사스 프리스코에서 공학 컨설팅을 하고 있다. 그의 논문은 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’에서 동적 신경망 훈련 알고리즘의 기초가 됐다.

역자 : 윤성진

역자 윤성진
KAIST 전산학과에서 석사학위를 취득하고 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구개발, 컨설팅, 제품기획, 전략기획 분야에서 일을 해왔다. 최근 5년 동안 티맥스소프트에서 연구기획 실장 및 수석 제품기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품기획을 했으며, LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품기획과 CSO로서 사업전략을 수립했다.

작가의 말

이 책에서는 기본 신경망 구조와 학습 규칙을 소개한다. 신경망의 수학적 분석과 훈련 방법, (비선형 회귀 분석, 패턴 인식, 신호 처리, 데이터 마이닝, 제어 시스템 같은) 실용적 엔지니어링 문제로의 응용을 강조하고 있다.
책의 내용을 명확하고 일관된 방식으로 제시해 쉽게 읽고 적용할 수 있도록 심혈을 기울였다. 각 장의 논의 주제를 충분히 설명하기 위해 가능한 한 많은 문제 풀이를 포함시켰다. 또한 마지막 5개 장에서는 신경망을 실제 문제에 적용했을 때 발생할 수 있는 실질적인 이슈를 설명하기 위해 몇 가지 사례 연구를 제시했다.
이 책에 포함될 수도 있었지만 생략된 여러 내용이 있다. 예를 들어, 이 책에서는 모든 신경망 구조와 학습 규칙을 요약해서 설명하기보다는 기본 개념을 집중적으로 설명하고 있다. 둘째, VLSI, 광학기기, 병렬 컴퓨터 같은 신경망 구현 기술은 논의하지 않는다. 마지막으로 신경망의 생물학적/심리학적 근거는 깊이 있게 제시하지 않는다.
이런 내용은 모두 중요한 주제지만 이 책은 신경망 설계에 가장 유용한 주제에 집중하고 이를 깊이 있게 다룸으로써 독자에게 도움을 주고자 한다.

1장. 소개
목표
역사
응용
생체 영감
참고 문헌

2장. 뉴런 모델과 네트워크 구조
목표
이론과 예제
표기법
뉴런 모델
네트워크 구조
결과 요약
문제 풀이
맺음말
연습문제

3장. 신경망 예제
목표
이론과 예제
문제 정의
퍼셉트론
해밍 네트워크
홉필드 네트워크
맺음말
연습문제

4장. 퍼셉트론 학습 규칙
목표
이론과 예제
학습 규칙
퍼셉트론 구조
퍼셉트론 학습 규칙
수렴의 증명
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

5장. 신호 및 가중치 벡터 공간
목표
이론과 예제
선형 벡터 공간
선형 독립
공간 생성
내적
놈
직교성
벡터 전개
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

6장. 신경망을 위한 선형 변환
목표
이론과 예제
선형 변환
행렬 표현
기저 변환
고윳값과 고유벡터
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

7장. 지도 헵 학습
목표
이론과 예제
선형 연상 메모리
헵 규칙
의사역행렬 규칙
응용
헵 학습의 변형
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

8장. 성능 표면과 최적점
목표
이론과 예제
테일러 급수
방향 미분
최소
최적의 필요조건
2차 함수
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

9장. 성능 최적화
목표
이론과 예제
최대 경사 하강법
뉴턴법
켤레 경사법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

10장. 위드로-호프 학습
목표
이론과 예제
ADALINE 네트워크
평균 제곱 오차
LMS 알고리즘
수렴 분석
적응 필터링
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

11장. 역전파
목표
이론과 예제
다층 퍼셉트론
역전파 알고리즘
예제
배치 훈련과 점진적 훈련
역전파 사용
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

12장. 역전파 변형
목표
이론과 예제
역전파의 단점
역전파의 경험적 변형
수치 최적화 기법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

13장. 일반화
목표
이론과 예제
문제 정의
일반화 개선 방법
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

14장. 동적 네트워크
목표
이론과 예제
계층화된 디지털 동적 네트워크
동적 학습 원리
동적 역전파
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

15장. 경쟁 네트워크
목표
이론과 예제
해밍 네트워크
경쟁 계층
생체 경쟁 계층
자기 조직 특징 맵
학습 벡터 양자화
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

16장. 방사형 기저 네트워크
목표
이론과 예제
방사형 기저 네트워크
RBF 네트워크 훈련
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

17장. 실용적인 훈련 이슈
목표
이론과 예제
사전 훈련 단계
네트워크 훈련
사후 훈련 분석
맺음말
참고 문헌

18장. 사례 연구 1: 함수 근사
목표
이론과 예제
스마트 센서 시스템
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

19장. 사례 연구 2: 확률 추정
목표
이론과 예제
CVD 과정
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

20장. 사례 연구 3: 패턴 인식
목표
이론과 예제
심근경색 인식 설명
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

21장. 사례 연구 4: 클러스터링
목표
이론과 예제
임상 식물 문제 정의
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌

22장. 사례 연구 5: 예측
목표
이론과 예제
자기 부상 시스템
데이터 수집과 전처리
네트워크 구조 선택
네트워크 훈련
검증
데이터 집합
맺음말
참고 문헌
벡터

부록
부록 A 참고 문헌
부록 B 표기법
부록 C 소프트웨어

책 속으로

각 장은 이론과 예제, 결과 요약, 문제 풀이, 맺음말, 참고 문헌, 연습문제로 이뤄진 6개의 절로 나뉘어 있다. ‘이론과 예제’ 절은 각 장의 본문으로 기본 아이디어 개발 과정과 (여기 왼쪽의 아이콘으로 표시되는) 예제를 포함한다. ‘결과 요약’ 절은 주요 방정식과 개념을 쉽게 참고할 수 있게 했다. 각 장의 1/3 정도는 ‘문제 풀이’ 절에 할애돼 있으며 여기서는 주요 개념에 대한 자세한 예제를 제공한다.
1장부터 6장까지는 뒷부분에 필요한 기본 개념을 다룬다. 1장은 이 책에 대한 소개와 함께 간단한 역사적 배경과 기초 생물학에 관한 내용으로 구성돼 있다. 2장은 기본 신경망 구조를 설명하고, 이 책에서 사용하는 표기법을 정의한다. 3장은 세 종류의 신경망을 사용해 간단한 패턴 인식 문제의 해결 방법을 보여준다. 이들은 이 책에서 제시하는 모든 종류의 네트워크를 대표하는 네트워크다. 또한 이 책에서는 3장에서 제시한 패턴 인식 문제를 공통의 경험적 맥락으로 제공한다.
이 책은 대부분의 다양한 작업을 수행하기 위한 신경망 훈련 방법에 초점이 맞춰져 있다. 4장에서는 학습 알고리즘이 무엇인지 소개하며, 최초의 실용적 학습 알고리즘인인 퍼셉트론 학습을 제시한다. 퍼셉트론 네트워크는 근본적인 한계가 있지만 역사적으로 매우 중요하며, 이후에 제시되는 좀 더 강력한 네트워크에 적용되는 주요 개념을 소개할 때 매우 유용하게 사용된다.
주요 목표 중 하나는 신경망의 작동 방식을 설명하는 것이다. 따라서 신경망 주제와 관련된 주요 내용을 함께 엮어서 소개할 것이다. 예를 들어, 신경망 이해를 위한 핵심 수학이라고 할 수 있는 선형대수는 5장과 6장에서 복습한다. 여기서 논의되는 개념은 이 책에서 광범위하게 사용된다.
7장, 15장은 생물학과 심리학에서 많은 영감을 받은 네트워크에 대해 설명하며, 이에 대한 학습 규칙도 설명한다. 이 네트워크는 연상 네트워크(associative network)와 경쟁 네트워크(competitive network) 범주에 속한다. 연상 네트워크는 7장, 경쟁 네트워크는 15장에서 다룰 것이다.
8~14장, 16장은 성능을 최적화하기 위해 네트워크를 훈련시키는 성능 학습(performance learning)을 다룬다. 8장, 9장은 성능 학습의 기본 개념을 소개한다. 10~13장은 점점 강력해지고 복잡해지는 피드포워드 신경망(feedforward neural network)에 성능 학습의 개념을 적용하며, 14장은 동적 네트워크(dynamic network)에, 16장에서는 경쟁 학습 개념을 사용하는 사형 기저 네트워크(radial basis network)에 성능 학습의 개념을 적용한다.
네트워크 종류별 기초와 학습 규칙에 집중해 핵심 개념을 이해하는 데 중점을 둔 이전 장들과는 달리, 17~22장은 신경망을 실제 문제에 적용하면서 발생하는 실질적인 이슈에 대해 논의한다. 17장은 여러 가지 실용적인 훈련 팁을 설명하며, 18~22장은 사례 연구를 제시한다. 사례 연구에서는 신경망을 함수 근사, 확률 추정, 패턴 인식, 클러스터링, 예측에 관한 실제 문제에 적용한다. 닫기

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ (다층 신경망 및 방사형 기저 네트워크를 포함한) 피드포워드 네트워크와 순환망의 훈련 기법을 상세히 다루고 있다. 켤레 경사 및 레벤버그-마쿼트 역전파 알고리즘의 변형 외에 훈련된 네트워크의 일반화를 보장하기 위한 베이지안 정규화와 조기 종료에 대해서도 다룬다.
■ 특징 맵, 벡터 양자화 학습을 포함하는 연상 네트워크와 경쟁 네트워크를 간단한 구성요소와 함께 설명한다.
■ 상세한 실제 사례 연구를 제시하는 5개의 장과 함께 함수 근사, 패턴 인식, 군집화, 예측에 관한 실용적인 훈련 팁에 관한 장을 제공한다.
■ 상세한 예제와 다양한 문제 풀이를 제공한다. 슬라이드와 종합적인 데모 소프트웨어를 hagan.okstate.edu/nnd.html에서 내려 받을 수 있다.

★ 이 책의 대상 독자 ★
대학교 졸업반이나 대학원 1년 차를 위한 한 학기 신경망 입문 과정으로 구성됐다(물론 단기 과정이나 독학, 참고용으로도 적합하다). 독자는 선형대수, 확률, 미분 방정식에 관한 배경지식이 어느 정도 있어야 한다.

★ 옮긴이의 말 ★
대부분의 머신 러닝 입문자들은 현재 머신 러닝 기법 중 가장 성능이 좋고 광범위하게 적용할 수 있는 딥러닝으로 입문할 것이다. 딥러닝을 공부하다 보면 DNN, CNN, RNN 같은 신경망이 어떤 배경으로 탄생하고 발전해왔는지 궁금해지는데, 이 책은 그런 궁금증을 해소해줄 뿐만 아니라 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 하는 데 도움을 줄 수 있다.
인간이 자신의 뇌와 신경망을 직접 들여다보고 이해하기 시작한 것은 불과 100년 전이다. 19세기 말에 생체 신경망의 연구가 본격적으로 시작됐고, 그 후 얼마 지나지 않아 사람들은 기계로 생체 신경망을 모방하면 인간 수준의 추론을 할 수 있으리란 믿음으로 인공 신경망을 연구하기 시작했다. 1940년대에 인공 신경망의 역사가 시작됐으니, 그 역사는 컴퓨터의 역사와 비교해봐도 결코 짧다고 할 수 없다.
지난 70여 년 동안 인간 수준의 인공 신경망을 만들기 위해 수많은 노력이 있었으며, 그 안에서 다양한 형태의 신경망이 나타나고 발전해왔다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다.
이 책은 신경망 이론 입문서로서 전 세계 독자들에게 많은 사랑을 받고 있으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다.

이는 다음과 같은 차별화된 특징들 때문이다.
1. 신경망 이론의 수학적 이해를 돕기 위해 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있다.
2. 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 아주 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있다
3. 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해하게 해준다.

모쪼록 이 책이 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있는 기회를 독자들에게 제공할 수 있기를 바란다. 닫기

이벤트 (2)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

북로그 리뷰 (0) 쓰러가기

도서 구매 후 리뷰를 작성하시면 통합포인트를 드립니다.
결제 90일 이내 작성 시 300원 / 발송 후 5일 이내 작성시 400원 / 이 상품의 첫 리뷰 작성 시 500원
(포인트는 작성 후 다음 날 적립되며, 도서 발송 전 작성 시에는 발송 후 익일에 적립됩니다.
외서/eBook/음반/DVD/GIFT 및 잡지 상품 제외) 안내

해당도서의 리뷰가 없습니다.

Klover 평점/리뷰 (0)

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매도서의 문장수집을 기록하면 통합포인트 적립 안내

문장수집 안내

문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는
교보문고의 새로운 서비스입니다.

마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요"하여 모아보세요.

구매 후 90일 이내에 문장수집을 남겨주시면 100P,
해당 도서의 최초 작성자라면 200P를 적립해드립니다.

※포인트는 발송완료 후 익일 적립되며, 취소/반품/절판/품절
도서는 제외됩니다.

이벤트 (2)
상품정보
회원리뷰 (0)
교환/반품/품절

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법	마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 , [1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900) ※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간	변심반품의 경우 수령 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용	변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유	소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우 (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외) 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서) 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우 (1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①양서-판매정가의 12%, ②일서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함